[發明專利]一種基于集合同化策略的區域農作物估產方法

有效

• 申請號: 201910989918.6
• 申請日: 2019-10-17
• 公開（公告）號: CN110766308B
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 陶福祿;陳一
• 申請（專利權）人: 中國科學院地理科學與資源研究所
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/02
• 代理公司: 北京華旭智信知識產權代理事務所(普通合伙) 11583
• 代理人: 吳鵬章

本發明公開了一種基于集合同化策略的區域農作物估產方法，包括：獲取研究區域內預測年Y以及之前M年的遙感LAI數據；針對第Y?1年，進行差異同化，獲得多個格網尺度模擬產量，以及相應的多組相關系數r以及均方根誤差rmse；根據r以及rmse計算擬合指數F，共獲得多個擬合指數；選擇最大的擬合指數，作為最優結果，并記錄對應的同化權重，作為所述第y?1年的最優同化權重H_{op_y?1}；對y?2，y?3......y?M年重復步驟S2～S5,獲得相應各年的最優同化權重H_{op_y?2}，H_{op_y?3}......H_{op_y?M}；擴張同化權重取值區間H_low?H_up，然后利用該同化權重取值區間H_low?H_up針對所述預測年Y進行模擬估產。

技術領域

本發明涉及農業遙感技術領域，具體而言涉及一種基于集合同化策略的區域農作物估產方法。

背景技術

作物模型在進行區域尺度的作物產量估算時常常面臨輸入數據不足的問題。地表特征、近地表環境以及作物管理措施往往存在明顯的空間差異，而一些必要的模型輸入數據，例如作物物候數據，氣象數據，作物管理信息等均在站點尺度記錄，這導致作物模型在應用到區域尺度時難以獲取足夠的數據以表現初始條件、作物參數、生長過程等關鍵因素的空間異質性。衛星遙感數據提供了大范圍地表信息的連續監測數據，可以反映地表信息的空間連續性以及時序變化特征。這一優勢有效地補充了作物模型在區域尺度上應用中的弱點，因此作物模型與遙感數據同化技術成為了當前改進作物模型區域模擬精度的重要途徑，也是近年來的作物估產研究領域的熱點方向之一。

在作物模型與遙感數據同化的過程中，一個對同化結果有關鍵影響的因子是遙感數據的不確定性。該不確定性的主要作用是量化模型模擬值與遙感數據的同化權重。同化權重的合理與否直接影響最終的同化結果精度，一旦同化權重設置出現偏差，則同化結果也會產生顯著偏移，嚴重影響同化技術的應用效果。量化遙感數據不確定性的最佳方法是將遙感數據與地表觀測結果進行對比分析，然而該方法要求時空密度的地表觀測數據，人力成本及時間成本非常高，難以推廣。現有的作物模型與遙感數據同化技術往往采用簡化的方法，例如直接設置同化權重值，來降低對地表觀測的需求。這種方法取得了一些積極的研究結果，但對于實際的同化估產應用幫助有限。其原因是在實際應用中，同化權重需要作為先驗參數存在以驅動同化過程的進行，而現有研究并未涉及如何對同化權重進行準確先驗。事實上，由于同化權重的影響因素多，年際變化復雜，因此通過歷史經驗無法直接推導出最優同化權重，這使得同化技術的實用性大打折扣。目前，最優同化權重無法先驗獲知是同化估產技術走向實際應用的一個主要限制，如何突破這一限制，在未知最優同化權重的前提下開展同化估產并獲得足夠精度的估產結果目前仍是技術空白，亟需突破。

因此，需要新技術來至少部分解決現有技術中上述局限性。

發明內容

本發明提出了基于集合同化策略的同化估產方案，該方案的估產精度與基于最優同化權重的估產精度相近，即在最優同化權重未知的情況下亦可獲得足夠準確的估產結果，極大地提升了同化估產技術的實用性。

根據本發明一方面，提供了一種基于集合同化策略的區域農作物估產方法，包括如下步驟：

S1、獲取研究區域內預測年Y以及之前M年的遙感LAI數據，M為大于3的自然數；

S2、針對第Y-1年，利用作物模型以及所述遙感LAI數據進行空間差異同化運算，所述空間差異同化運算方程為：

其中是同化時間點k的歸一化分析矩陣，和分別表示同化時間點k的歸一化模擬LAI矩陣與歸一化遙感反演LAI矩陣，H是同化權重，取值范圍為0.01-1.00；